Obiettivi:
Data modeling è il processo di scoperta, analisi e studio dei requisiti dei dati, e la loro successiva componente fondamentale della gestione dei dati. Il processo di modeling richiede che le organizzazioni scoprano e documentino il modo in cui i dati si combinano insieme. I data model descrivono e consentono a un’organizzazione di comprendere i data asset.
L’obiettivo del data modeling è confermare e documentare la comprensione di punti di vista differenti, il che porta ad applicazioni che si allineano più strettamente alle esigenze di business attuali e future e crea una base per completare con successo iniziative di ampia portata come il Master Data Management e i programmi di data governance. Un adeguato data modeling comporta costi di supporto inferiori e aumenta le opportunità di riusabilità per future iniziative, riducendo così i costi di costruzione di nuove applicazioni.
Attività svolte dal nostro Team:
Piano per il Data Modeling
Un piano per il data modeling contiene attività come la valutazione dei requisiti organizzativi, la creazione di standard e la determinazione dello storage dei data model. I deliverable del processo di data modeling includono:
- Diagramma
- Definizioni
- Problemi e domande in sospeso
- Lineage
Creazione del Data Model
Per costruire i modelli, i modeler fanno spesso grande affidamento su precedenti lavori di analisi e modeling. Possono studiare data model e database esistenti, fare riferimento a standard pubblicati e integrare qualsiasi requisito relativo ai dati. Dopo aver studiato questi input, iniziano a costruire il modello. Il modeling è un processo altamente iterativo.
Revisione dei Data Model
Come per altre aree IT, i modelli richiedono un controllo di qualità. Devono essere impiegate costanti pratiche di miglioramento. Tecniche come time-to-value, costi di supporto e validatori della qualità del data model come Data Model Scorecard, possono essere utilizzate per valutare la correttezza, completezza e coerenza del modello. Una volta completati diventano strumenti molto utili per qualsiasi ruolo che debba comprendere il modello, dai business analyst agli sviluppatori.
Gestione dei Data Model
Una volta creati, i data model devono essere mantenuti aggiornati. Gli aggiornamenti dei data model devono essere effettuati quando cambiano i requisiti e frequentemente quando cambiano i processi di business. Nell’ambito di un progetto specifico, spesso quando è necessario modificare il livello di un modello, è necessario modificare il livello di modello superiore corrispondente. Molti strumenti di data modeling aiutano ad automatizzare questo processo di confronto fisico e logico.